Архітектура у сфері штучного інтелекту та машинного навчання

Abstract

Стаття присвячена дослідженню еволюції архітектурних підходів у сфері штучного інтелекту та машинного навчання. Розглядається перехід від традиційних монолітних моделей до складних агентних фреймворків та екосистем. Проаналізовано новітні рішення щодо відокремлення пам'яті від логічного висновку, розв'язання проблем масштабування та впровадження динамічної маршрутизації між різними мовними моделями. Значна увага приділяється інтеграції хмарних API для створення масштабованих проєктів та архітектурній адаптації до нових нормативних вимог.

The article investigates the evolution of architectural approaches in the field of artificial intelligence and machine learning. It examines the transition from traditional monolithic models to complex agentic frameworks and ecosystems. The latest solutions regarding the separation of memory from reasoning, solving scaling problems, and implementing dynamic routing between different language models are analyzed. Significant attention is paid to the integration of cloud APIs for creating scalable projects and architectural adaptation to new regulatory requirements.